290138 VU Statistische Datenanalyse mit SPSS (2024S)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mi 07.02.2024 08:00 bis Di 20.02.2024 08:00
- Abmeldung bis So 31.03.2024 23:59
Details
max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Montag 04.03. 16:45 - 20:00 Eberhard Clar Saal Geologie 2B204 2.OG UZA II
- Montag 11.03. 16:45 - 20:00 Eberhard Clar Saal Geologie 2B204 2.OG UZA II
- Montag 18.03. 16:45 - 20:00 Eberhard Clar Saal Geologie 2B204 2.OG UZA II
- Montag 08.04. 16:45 - 20:00 Eberhard Clar Saal Geologie 2B204 2.OG UZA II
- Montag 15.04. 16:45 - 20:00 Eberhard Clar Saal Geologie 2B204 2.OG UZA II
- Montag 22.04. 16:45 - 20:00 Eberhard Clar Saal Geologie 2B204 2.OG UZA II
- Montag 29.04. 16:45 - 20:00 Eberhard Clar Saal Geologie 2B204 2.OG UZA II
- Montag 27.05. 16:45 - 20:00 Eberhard Clar Saal Geologie 2B204 2.OG UZA II
- Montag 17.06. 16:45 - 20:00 Eberhard Clar Saal Geologie 2B204 2.OG UZA II
- Montag 24.06. 16:45 - 20:00 Eberhard Clar Saal Geologie 2B204 2.OG UZA II
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Mehrere Arbeitsaufträge im Lauf des Semesters
Schriftliche Prüfung (Moodle)
Abschlusspräsentation (inkl. SPSS-Output)
Schriftliche Prüfung (Moodle)
Abschlusspräsentation (inkl. SPSS-Output)
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Prüfung (50%)
Abschlusspräsentation (50%)
Abschlusspräsentation (50%)
Prüfungsstoff
Lehrveranstaltungsunterlagen: ppt-Folien und Tutorials via Moodle
Konzeptionelle Verständnisfragen und Interpretation von Ergebnissen (SPSS-Output)
Konzeptionelle Verständnisfragen und Interpretation von Ergebnissen (SPSS-Output)
Literatur
Bortz J, Schuster C (2016): Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler, Springer.
Brosius F (2013): SPSS 21, mitp.
Hartung J (2009): Statistik: Lehr- und Handbuch der angewandten Statistik, Oldenburg.
Field A (2018): Discovering Statistics Using SPSS
Brosius F (2013): SPSS 21, mitp.
Hartung J (2009): Statistik: Lehr- und Handbuch der angewandten Statistik, Oldenburg.
Field A (2018): Discovering Statistics Using SPSS
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
(BA GG 5.2)
Letzte Änderung: Mo 26.02.2024 20:07
- Tieferes Verständnis für deskriptiv- und inferenzstatistische sowie multivariate statistische Methoden entwickeln
- Richtige Auswahl der richtigen statistischen Methode für eine konkrete quantitative Fragestellung treffen
- Eigenständiges Durchführen von deskriptiven, inferenzstatistischen und multivariaten Analysen mit der Statistiksoftware SPSS
- Eigenständige Interpretation von Ergebnissen statistischer Analysen (SPSS-Output)
- Fachliteratur lesen und kritisch bewerten könnenInhalte:
- Datenquellen für insb. humangeografische Fragestellungen
- Kurze Wiederholung von Grundbegriffen der Statistik
- Einführung in die Statistiksoftware SPSS inkl. Durchführung von Berechnungen, Umkodierungen, Sortierungen, Aggregationen etc.
- Deskriptive statistische Analysen mit SPSS: Häufigkeitsbegriff, Lage- und Streuungsmaße, einfache Diagramme (Säulen- und Kreisdiagramm, Histogramm, Streudiagramm)
- Verteilungsanalyse mit SPSS: (Standard)Normalverteilung, Verteilungsmaße, Box-Plots, zusätzliche Prüfverfahren auf Normalverteilung (QQ-Plots, KS-Test)
- Grundbegriffe der Inferenzstatistik (schließende Statistik): Stichproben (abhängige und unabhängige), Unterschieds- und Zusammenhangshypothesen, Null- und Alternativhypothese, Fehler 1. Art und Fehler 2. Art, Signifikanzniveau, Teststärke (power), p-Wert, Standardfehler und Konfidenzintervalle
- Inferenzstatistische Analysen mit SPSS:
o Unterschiedshypothesen: 2 und >2 Gruppenvergleich für abhängige und unabhängige Stichproben: parametrisch und nicht-parametrisch (T-Test unabhängig, U-Test, T-Test abhängig, Wilcoxon-Test, Varianzanalyse (ANOVA), Kruskal-Wallis-Test, ANOVA mit Messwiederholungen, Friedman-Test)
o Zusammenhangshypothesen (kategoriale Variable): Kreuztabellen, Test für abhängige und unabhängige Stichproben (McNemar, Chi-Quadrat), Assoziationsmaße; Zusammenhangshypothesen (metrische Variable): Korrelation (Pearson und Spearman), partielle Korrelation
- Bi- und multivariate Methoden mit SPSS: Einfache und multiple lineare Regression, logistische Regression, multinomiale und ordinale logistische Regression, komplexere varianzanalytische Modelle, Kovarianzanalyse, Reliabilitätsanalyse, Clusteranalyse (Grundkenntnisse)Die Erarbeitung der oben genannten Inhalte erfolgt unter Zuhilfenahme von Datensätzen aus EUROSTAT und ESS; diese werden zur Verfügung gestellt.Methode:
- LV-Inhalte für das Selbststudium werden mittels Vortragsfolien und Audio-Erläuterungen aufbereitet
- Tutorials zur Handhabung von SPSS werden zur Verfügung gestellt
- Vorlesungsteile und Übungen wechseln einander ab
- Interaktion zwischen dem Vortragenden und den Studierenden mittels Online-Meetings (Moodle); nach Möglichkeit im zweiten Teil des Semesters auch vor Ort
- Selbstständiges Lösen von Aufgabenstellungen